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Strukturelle Differenzen und Erklärungen

  • Karsten Grabow
Chapter
Part of the Sozialwissenschaft book series (SozWi)

Zusammenfassung

Am Ende des vierten Kapitels habe ich im Lichte der dort vorgetragenen Überlegungen drei Fragen gestellt. Erstens, ob zwischen den jeweiligen Schwesterverbänden Differenzen innerhalb der Struktur der Parteiorganisation (SPO) bestehen, die entlang einer gedachten Ost-West-Linie verlaufen. Zweitens, ob diese Differenzen, sowohl hinsichtlich der organisatorischen Stärke als auch hinsichtlich der qualitativen Merkmale, derart ausgeprägt sind, daß sie die Herausbildung eines gegenüber der Volkspartei mit Massenbasis andersartigen Parteiorganisationstyps in den neuen Ländern signalisieren. Drittens, ob diese Differenzen Resultat bewußter strategischer Planungen der beteiligten Akteure sind oder aber von den Umweltfaktoren, unter denen die Parteiorganisatoren handeln, konditioniert werden.

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Literatur

  1. 1.
    Mit IPK, ISB, Stärke der Stammlager sowie den Bindungen zwischen Partei und Wählerschaft standen vor allem äußere, d.h. Umweltfaktoren der Organisationsentwicklung im Vordergrund. Als parteiinternen Faktor habe ich die Anstrengungen in den Aufbau der Mitgliederorganisation hinzugezogen (s. auch 7.4). Nicht zu vernachlässigen für die Frage der Mitgliederintegration und -ent-wicklung sind in allgemeinerer Perspektive jedoch auch die mobilisierende Wirkung einzelner Parteirepräsentanten, wie z.B. die Willy Brandts in den 70er Jahren, sowie die Tatsache, daß der Zugang zur Parteimitgliedschaft unreglementiert möglich sein muß (s.u.).Google Scholar
  2. 2.
    Eine Studie, die an der FU Berlin durchgeführt wurde, hat gezeigt, daß nur 21% der Ostdeutschen mit der parlamentarischen Demokratie zufrieden waren, während 29% „ihre politische Praxis ablehnten“und 43% das „System grundsätzlich ablehnten“(s. Berliner Zeitung, 11. 8. 1998, S. 1). Hier widerspiegeln sich neben den fehlenden Erfahrungen mit freiwilliger Selbstorganisation (dazu s. z.B. Offe 1994) insbesondere die Folgen der wirtschaftlichen Veränderungen in den neuen Ländern und vor allem die hohe (Dauer)Arbeitslosigkeit (s. auch 7.3 und 7.6).Google Scholar
  3. 3.
    Lineare Regressionsmodelle folgen der mathematischen Definition einer Geraden: y = a + bx; multiple Regressionen entsprechend y = a + b1x1 + b2x2 +… + bnxn. Die Parameter x und y repräsentieren die unabhängige (x) und abhängige (y) Variable. Der Parameter a steht für den Schnittpunkt der Regressionsgeraden mit der Ordinate in einem zweidimensionalen Koordinatensystem (bei x = 0). Die Parameter b1, b2,… bn repräsentiert den Anstieg der Regressionsgeraden bzw. in welchem Ausmaß die abhängige Variable steigt oder fällt, wenn die unabhängige(n) Variable(n) um eine Einheit steigt/steigen.Google Scholar
  4. 4.
    Daß ich hierbei nicht IPK*, der die Intensität der Parteienkonkurrenz genauer erfaßt hat (s. Kap 6), sondern IPK verwende, heißt nicht, daß zwischen IPK* und MDCDU keine Verbindung besteht und ich von vornherein einen „unliebsamen“Faktor ausklammere. Der Grund für die Auswahl ist, daß im folgenden Schritt IPK und ISB zur Charakterisierung der politischen Umwelt zusammengefaßt werden sollen. Die Korrelation zwischen IPK und MD beträgt r = 0.57. Der Verlauf der Regressionsgeraden (MDCDU-LV = 0.05 + 0.21 IPK*) zeigt an, daß die Mitgliederdichte von der durch IPK* repräsentierten Intensität der Konkurrenz beeinflußt wird.Google Scholar
  5. 6.
    Die Varianzanalyse (ANOVA = analysis of Variance) ist statistisches Verfahren, das danach fragt, inwieweit die Varianz einer Beobachtung (einer abhängigen Variablen) um den allgemeinen Durchschnitt durch unterschiedliche Quellen der Varianz (unabhängige Variable[n]) verursacht wird. Im Gegensatz zum sogenannten Mittelwertvergleich, der danach fragt, ob zwei verschiedene Stichprobenmittelwerte einer Grundgesamtheit statistisch bedeutsam sind und den doanht-Test verlangt (s. Kap. 5 und 6), ordnet sich die ANOVA nach mehr als zwei Gruppen und testet die Abweichungen der Gruppenmittelwerte um den allgemeinen Durchschnitt und verlangt den F-Test. Eine prominente Anwendung der ANOVA ist beispielsweise, ob unterschiedliche schulische Leistungen auf unterschiedliche Lehrmethoden zurückgeführt werden können. Dazu werden zuerst die Ergebnisse (Noten) von 3 Testgruppen mit n1, n2, n3 Schülern gemessen, die jeweils nach den Lehrmethoden M1, M2, M3 unterrichtet wurden. Dann wird der jeweilige Gruppendurchschnitt gebildet (∅Note1, ∅Note2, ∅Note3). Anschließend werden die Abweichungen, also die Varianz, von ∅Note1, ∅Note2, ∅Note3 um die Gesamt-Durchschnittsnote (∅Note) analysiert (zum Verfahren s. z JB. Bortz 1999: Kap. 7, Wonnacott/Wonnacott 1990: Kap. 10). Während sich im Idealfall die Gruppen eindeutig bestimmen lassen und gleich groß sind (d.h. n1 = n2 = n3) mußten in dieser Untersuchung die Gruppen nach Verteilung der Werte entlang der x-Achse definiert werden, wobei ich bei den ANOVAS drei Gruppen gebildet und jeweils die Abweichungen von ∅y1, ∅y2, ∅y3 von ∅y analysiert habe. Wegen der ungleichen Gruppengröße (n1 ≠ n2 ≠ n3) in den ANOVAS wurde das Varianzaufklärungsmaß r2 an die Verletzung der mathematischen Annahmen angepaßt, was durch den Ausdruck adjustiertes R2 zum Ausdruck kommt.Google Scholar
  6. 7.
    Dieser Satz gilt nur unter drei Voraussetzungen bzw. Einschränkungen: Erstens, daß man überhaupt anerkennt, daß der Einfluß einer bzw. mehrerer Variablen auf eine andere mit Hilfe einer Regression quantifiziert werden kann. Zweitens gilt er natürlich nur im Rahmen dieser Arbeit. Selbst dann, wenn die erste Voraussetzung anerkannt ist, gilt, daß weder für die Stärke der sozialen Basis noch darüber, wie sie meßbar gemacht werden kann, verbindliche Begriffe bzw. Einheiten existieren. Somit ist alles eine Frage der Definition. Drittens ist er lediglich eine Interpretation des durch die Regression beschriebenen mathematischen Zusammenhangs, der nicht als soziale Determinante interpretiert werden darf. Das heißt, (i) aus einer mathematisch ISB+1-wirksamen Zunahme eines der ISB-Faktoren folgt nicht zwangsläufig, daß MDCDULV um 0.15 Punkte steigt, (ii) eine Regression ist keine deterministische Vorhersage, sondern lediglich eine ex-post-Deutung eines statistischen Zusammenhangs.Google Scholar
  7. 8.
    Wie unter 4.4 angesprochen, entsteht hier das Problem der sogenannten Multikollinearität. Es besteht darin, daß der Einfluß der miteinander korrelierenden unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable verwischt wird (vgl. Kennedy 1992: Kap. 11).Google Scholar
  8. 9.
    Wegen der unterschiedlichen Wertebereiche von IPK{0;4}und ISB {0;10} habe ich beide nach PGU = ½ (2*IPK+ISB) zusammengefaßt und so in einen gemeinsamen Wertebereich mit {0;10}überführt.Google Scholar
  9. 10.
    Im einzelnen sind dies: die Anzahl der in den Landesparlamenten vertretenen Parteien, die Anzahl der von den Parlamentsparteien repräsentierten cleavages, die Regierungsform, der Abstand der zwei Parteien in der Mitte (alle IPK), die Arbeitslosenquote/Land, die Wahlbeteiligung/Land, Vereinsdichte sowie Organisationsgrad des privatwirtschaftlichen Handwerks (alle ISB, s. Anhang, Tabellen C.3.1 bis C.3.4 für die Korrelationstabellen, aus denen die Stärke der Beziehung zwischen den Einzelkomponenten der Indizes und der Mitgliederdichte hervorgeht).Google Scholar
  10. 11.
    Die Angaben stammen aus den statistischen Jahrbüchern der Bundesländer 1998.Google Scholar
  11. 12.
    Aufgrund der großen Unterschiede in den Wertebereichen: Katholiken {0;50%}, LAWI {0;1.2%} war es notwendig, sie in einen gemeinsamen Wertebereich zu überführen um den Einfluß von LAWI adäquat zu berücksichtigen. Die Variable ‘Stammlager’ ist somit = ½ (Katholiken + [Lawi*100]).Google Scholar
  12. 13.
    Nach Auskunft des Bischöflichen Ordinariats Erfurt, Januar 1999.Google Scholar
  13. 14.
    Innerhalb der bivariaten Varianzanalyse der Mitgliederdichte ist die Fehlerwahrscheinlichkeit (p-value) für adj. R2 = 0.61 auf 1.9% gesunken (F = 7.42).Google Scholar
  14. 15.
    Wie unter 4.4 dargelegt sind die beiden größten Religionsgemeinschaften in den alten Ländern in etwa gleich stark, ca. 44% der Bürgerinnen und Bürger sind Protestanten, 43% Katholiken. Dies widerspiegelt sich auch in der Religionszugehörigkeit der Mitglieder. Im zugrunde liegenden Sample, der jedoch einen starken norddeutschen und damit protestantischen bias enthält, beträgt der Anteil katholischer Mitglieder knapp 34% gegenüber ca. 53% Protestanten. In den neuen Ländern sind Christen deutlich überrepräsentiert. Gegenüber 40% Protestanten und knapp 6% Katholiken innerhalb der Gesamtbevölkerung liegt der Anteil bei den Mitgliedern bei 56% Protestanten und ca. 15% Katholiken. Gut ein Viertel der ostdeutschen CDU-Mitglieder ist konfessionslos (Quelle: CDU-Mitgliederstatistik).Google Scholar
  15. 16.
    Natürlich könnte man zum Zwecke der Veranschaulichung die Mitgliederdichte der SPD in Abhängigkeit eines oder aller der in Kapitel 4 diskutierten Faktoren darstellen und sich dann an sehr hohen statistischen Zusammenhängen erfreuen, zJ3. zwischen MD und ISB (r MD ISB = 0–91, MDSPD-LV = -1.2 + 036 ISB und R2 = 0.94). Das widerspricht jedoch dem Sinn statistischer Analysen. Die Aussagen wären methodisch unsauber und glichen aufgrund der extremen Unterschiede der zu erklärenden Variable (hier MDSPD-LV) einem Fußballspiel“ohne Gegner. Dis-junkte Mengen gehören nicht in den „Zuständigkeitsbereich“der Statistik.Google Scholar
  16. 17.
    In den Bezirken des heutigen Sachsens konzentrierte sich die DDR-Schwerindustrie sowie der Erzbergbau (bspw. in Karl-Marx-Stadt/Chemnitz, Zwickau oder Aue). Aus diesen Unterbezirken lagen jedoch keine Angaben zur Mitgliederdichte vor. Der hier angesprochene Zusammenhang dürfte allerdings auch in Sachsen gelten, denn Sachsen liegt mit einer Arbeitslosenquote von 18% an zweitletzter, der dortige SPD-Landesverband mit einer Mitgliederdichte von 0.14 an letzter Stelle.Google Scholar
  17. 18.
    Quelle: Statistische Jahrbücher der Länder 1998Google Scholar
  18. 19.
    Die Analyse der Mittelverwendung in den Parteien für den Auf- und Ausbau der Mitgliederorganisation dient dabei nicht nur der Frage, inwieweit die beobachteten Differenzen in der Mitglieder-und Organisationsstärke zwischen den Schwesterparteien eventuell auf unterschiedliche Wertschätzungen gegenüber der Mitgliederintegration und sowie unterschiedliche Investitionen in den Ausbau der Partei von seiten der Verantwortlichen zurückzuführen sind, sondern ist auch wesentlich für die Typendiskussion. Denn zu den charakteristischen Merkmalen klassischer Rahmenparteien gehört, im Anschluß an Duverger (1959), deren geringes Interesse am Wachstum der Parteiorganisation. Demgegenüber zählt das Interesse an mehr Mitgliedern sowie an organisatorisch starken (lokalen) Verbänden zu den charakteristischen Merkmalen von Massen- und — nach Schönbohm (1985) — „modernen“Volksparteien (s. Kap. 1). Insofern ist für die Frage nach dem Organisationstyp ein Blick auf die relative Höhe der Mittel, die für Mitgliederwerbung und -integration sowie den Ausbau der Organisation verwendet werden, passend, denn er veranschaulicht, ob und wie die Verantwortlichen das Wachstum der Organisation fördern.Google Scholar
  19. 20.
    r eine detailliertere Diskussion dieser Herangehensweise mit Blick auf die Gewichtung von Organisationsstrategien und Organisationstypen politischer Parteien s. auch Grabów (2000).Google Scholar
  20. 21.
    Siehe Anhang (Teil C.3) für die Berechnung der Antworten.Google Scholar
  21. 22.
    Zu beachten ist hier, daß die Befragten, Geschäftsführer/innen auf lokaler, Landes- sowie Bezirksebene leitende Angestellte der Parteiorganisation sind, und somit die Stärkung der Mitgliederorganisation prinzipiell höher einschätzen als beispielsweise Kandidaten. Zur Bedeutung von Mitgliedern s. Scarrow (1994,1996) sowie 4.5.Google Scholar
  22. 23.
    Diese fand jedoch ein knappes Jahr vor der Bundestagswahl 1998 statt. Zu diesem Zeitpunkt befanden die Befragten den organisatorischen Zustand der Basis als ausreichend. Die Frage ist heute, ob sich nach dem Regierungswechsel ein Bewußtsein für die Reorganisation der lokalen Verbände wie zu Beginn der 70er einstellt, das sich eventuell in einer höheren Wertschätzung in PO+-Strategien widerspiegelt. Unmittelbar nach der Wahl ist diese Frage noch offen. Es schien jedoch, als orientierte sich die CDU nach der Übernahme des Generalsekretariats durch Angela Merkel eher an der Mobilisierung des vorhandenen Bestands (s. z.B. Berliner Zeitung, 24. Nov. 1998, S. 5).Google Scholar
  23. 24.
    Dies entspricht im Grunde auch den, Befunden einer jüngst durchgeführten CDU-Mitgliederstudie (Neu 1997: 58), in der die Autorin festgestellt hat, daß ostdeutsche Mitglieder den weiteren Ausbau der Mitgliederorganisation in der Bedeutung leicht höher ansiedeln als die westdeutschen Mitglieder.Google Scholar
  24. 25.
    Das heißt, sie sind in den offiziellen Angaben der Parteibudgets nicht als solche ausgewiesen (s. Bundestagsdrucksachen 1990–98).Google Scholar
  25. 26.
    Zugrunde gelegt habe ich hier die ‘Zuschüsse an Gliederungen’. Diese arbeiten zwar in finanzieller Selbständigkeit und Eigenverantwortlichkeit, doch selbstverständlich profitieren sie von Zuwendungen des Landesverbände, beispielsweise in Frage der hauptamtlich Beschäftigten, die zum Teil Angestellte des jeweiligen Landesverbands sind oder dann, wenn Veranstaltungen der Kreisverbände (und Vereinigungen) gefördert werden.Google Scholar
  26. 27.
    Angesichts der erheblichen Differenzen in der absoluten Finanzausstattung zwischen den jeweiligen Schwesterverbänden, die wiederum eine Folge der unterschiedlichen Mitgliederausstattung, des Beitrags- sowie auch des Spendenaufkommens sind, ist das kaum verwunderlich. So stand den ostdeutschen CDU-Verbänden zwischen 1991 und 1997 ein durchschnittliches Jahresbudget von knapp 4 Mio. DM zur Verfügung, aus dem alle Ausgaben bestritten werden mußten. Das Jahresbudget der untersuchten westdeutschen Schwesterverbände lag im Schnitt bei knapp 14.1 Mio. DM. Innerhalb der SPD betrug das durchschnittliche Jahresbudget der ostdeutschen Verbände bei ebenfalls knapp 4 Mio. DM gegenüber 8.4 Mio. DM der einbezogenen westdeutschen Landesverbände bzw. Bezirke.Google Scholar
  27. 28.
    So z.B. im SPD-Bezirk Niederrhein, in dem seit einigen Jahren die Idee der themenorientierten lokalen Projektarbeit als partizipationsfördernde Strategie verfolgt wird, womit die Organisatoren gleichzeitig die Hoffnung auf integrative Impulse verbinden (s. SPD-Bezirk Niederrhein 1996).Google Scholar
  28. 29.
    Bürklin (1997: 87–90) bezieht hier — aus guten theoretischen wie empirischen Gründen — auch Frauen mit ein, die nicht nur weniger häufig als Männer erwerbstätig bzw. in leitender Funktion (im öffentlichen Dienst und anderswo) tätig sind und dem Ressourcenmodell zufolge weniger über „partizipationsrelevante… Fertigkeiten“verfügen. Seine Analyse der Fartizipationsbereitschaft in Abhängigkeit des Geschlechts erreicht jedoch nur relativ geringe Korrelationskoeffizienten zwischen beiden Variablen.Google Scholar
  29. 30.
    Die Tatsache, daß in den ostdeutschen SPD-Unterbezirken der Anteil jüngerer Mitglieder über dem der westdeutschen Unterbezirke liegt, scheint zunächst im Widerspruch zu der unter 4.6 dargelegten Vermutung zu stehen, wonach die ostdeutschen Parteien weniger jüngere Anhänger integrieren, da die parteinahen Jugendorganisationen weniger Gelegenheit hatten, junge Anhänger an die Parteien zu-binden und jüngere Ostdeutsche nach dem Ende der (Zwangs)Mitgliedschaften in den DDR-Massenorganisationen heute einer organisierten politische Teilnahme noch skeptischer gegenüberstehen als ihre westdeutschen Altersgenossen (s. Hypothese 4.6.2). Der höheren Anteil Jüngerer an der Gesamtmitgliedschaft der ostdeutschen SPD erklärt sich jedoch hauptsächlich aus der kleinen absoluten Zahl der Mitglieder. Einige SPD-Ortsverbände in den neuen Ländern sind „Familienveranstaltungen“mit 3–5 Mitgliedern (s. Linnemann 1994: 84), so daß der Anteil junger Mitglieder zwangsläufig höher ist. Absolut gesehen bestehen jedoch so große Unterschiede, daß aus dem höheren Anteil jüngerer Parteimitglieder in den ostdeutschen SPD-Gliederungen kein Aktivitätsvorsprung entsteht. So liegt die absolute Zahl der unter 30jährigen Mitglieder im Durchschnitt der vier untersuchten ostdeutschen SPD-Landesverbänden bei 395 und damit weit unter der in den neun westdeutschen SPD-Bezirken (2.300).Google Scholar
  30. 31.
    Siehe auch Bürklin (1997: 129–30), dessen Untersuchungen innerhalb der CDU ebenfalls nur zu vergleichsweise schwachen Zusammenhängen zwischen den sozialstrukturellen Merkmalen und der Partizipationsbereitschaft der Mitglieder führte.Google Scholar
  31. 32.
    Diese Einteilung richtete sich nach der Abstands-Vert eilung in der Stichprobe.Google Scholar
  32. 33.
    Nach Bürklin, der die Teilnahmebereitschaft der CDU-Mitglieder mit Hilfe eines sehr komplexen statischen Modells auswertete, sind es v.a. die kollektiven Prozeßanreize wie die politischen Ziele einer Partei, die einzelne für sich als Teilnahmemotiv angeben, die die Unterschiede im Ausmaß der innerparteilichen Aktivität am besten erklären. Das heißt, jene — v.a. Männer, die sich mit dem Erscheinungsbild und den Zielen ihrer Partei am stärksten identifizieren, sind allgemein auch die Stützen der innerparteilichen Aktivität, oder anders gesagt: die sogenannten ‘believers’, s.o. Mit Blick auf die ämterorientierte Teilnahmebereitschaft gilt, daß sie mit steigendem Bildungsgrad zunimmt. Allerdings erklärt auch diese integrierte Betrachtung (multiple Regression) die Abweichungen von der durchschnittlichen Teilnahmebereitschaft zu nicht mehr als einem Sechstel (s. Bürklin 1997: 136–8). Wie sehr jedoch die Identifikation mit den Zielen einer Partei, oder zumindest mit einer (polarisierenden) Kampagne, zu Aktivitätssteigerungen an der Basis führt, wurde im Frühjahr 1999 in der Unterschriftensammlung der Union gegen die von der Bundesregierung geplanten Reform des Staatsbürgerschaftsrechts deutlich.Google Scholar
  33. 34.
    Ich betrachte hier nur die Landesverbände, weil die zugrunde liegenden Variablen nur für die Bundesländer und nicht für Kreise oder Parteibezirke verfügbar waren (s. auch Anm. 5).Google Scholar
  34. 35.
    Im Unterschied zu Abschnitt 7.2.1 werde ich die Auswirkungen der einzelnen Faktoren auf S0 nicht mehr einzeln graphisch darstellen, sondern sie aus Platzgründen in einer Tabelle für jede Partei zusammenfassen und jeweils nur den Einfluß der aus IPK und ISB zu PGU zusammengefaßten Umweltfaktoren auf die Organisationsstärke veranschaulichen.Google Scholar
  35. 36.
    Im Rahmen der Varianzanalyse habe ich jedoch versucht, auch die Unterschiede innerhalb der ostdeutschen CDU-Landesverbände zu berücksichtigen, indem ich die Abweichungen aller Verbände (S0i [i = 1 bis10] um ∅S0) in einer dreistufigen ANOVA mit PGU < 3,3–6, > 6 berechnet habe.Google Scholar
  36. 37.
    Vgl. hierfür Standardabweichungen (s) und Varianzen (v) in Abb. 7.2.1.1 und Abb. 7.6.1.Google Scholar
  37. 38.
    Das Verhältnis zwischen der abgefragten bzw. „tatsächlichen“Intensität der Parteienkonkurrenz (IPK*) und der Organisationsstärke der SPD-Verbände, das wegen der Zusammenfassung von IPK und ISB zu PGU in der oben stehenden Tabelle vernachlässigt wurde, verdeutlicht dies. So sprechen Korrelationskoeffizient r IPK*, So = 0.96, Regressionsgerade SoSPD-LV = 0.32 + 0.064 IPK* und Varianzanalyse R2 = 0.44 für einen deutlichen Zusammenhang zwischen Wettbewerbsintensität und Organisationsstärke.Google Scholar
  38. 39.
    Die Streubreite von S0 innerhalb der SPD wird von Min. = 0.44 (Brandenburg) und Max. = 0.67 (∅ der Verbände in Berlin/West) begrenzt. Innerhalb der CDU definieren Min. = 0.38 (Brandenburg) und Max. = 0.65 (NRW) den Wertebereich der Verteilung von S0. Folglich liegen Standardabweichung (s) und Varianz (v) für S0SPD (s = 0.087, v = 0.0071) unter den Werten für S0CDU (s = 0.094, v = 0.0078). Liegt aber die Varianz der einen Stichprobe (SPD) unter der einer anderen (CDU), folgen daraus — bei konstant gehaltenen Untersuchungsbedingungen — kleinere Varianzaufklärungsanteile (RA. In der geringeren So-Varianz innerhalb der SPD widerspiegelt sich, daß die ostdeutschen SPD-Verbände gegenüber der Schwesterpartei quantitative Defizite (v.a. in MD) aufholen — hauptsächlich mit der konstanten Mitgliederentwicklung, aber auch in einer höheren durchschnittlichen Zahl und Aktivität der innerparteilichen Arbeitsgemeinschaften (vgl. Tabellen 53.1 und 5.3.2).Google Scholar
  39. 40.
    Durch eine länderbezogene Hinzunahme der jeweiligen PID-Werte der Wähler sowie der Volatilitätswerte hätte der Anteil der aufgeklärten Varianz in MD und S0 im Rahmen dieser Analyse wahrscheinlich weiter erhöht werden können. Doch auch ohne diese schwer zu ermittelnden Daten (besonders PID/Bundesländer) wird deutlich, daß die Organisation der Parteien in den neuen Ländern von äußeren Faktoren bestimmt wird. Im Verständnis der Statistik trennen Ost und West, ausgedrückt in PGU, noch immer „Welten“, da kein ostdeutsches Bundesland einen PGU-Wert eines westdeutschen erreicht (s. Abb. 7.6.1 und 2).Google Scholar
  40. 41.
    Wegen der Kovarianz zwischen PGU und Gewerkschaftsdichte (r = 0.69) sind jedoch in der biva-riaten Regression die Beta-Koeffizienten, also die Steigung von S0 in Abhängigkeit von PGU+1 und GD+1, gegenüber der univariaten Regression zum Teil deutlich gefallen; PGU von 0.032 auf 0.025; GD von 0.023 auf 0.011.Google Scholar
  41. 42.
    Die Abweichungen in ∅PGU (∅PGU/Ost: 3.65 vs. ∅PGU/West: 6.8) gegenüber Abb. 7.6.1 ergeben sich deshalb, weil in Abb. 7.6.2 Angaben aus Thüringen und Bremen für die SPD fehlen. Aber auch nach der Zusammenfassung der Angaben für IPK und ISB zu PGU der einzelnen Länder, deren SPD-Verbände Eingang in die Analyse fanden, ergibt sich — hauptsächlich wegen der vergleichsweise großen Differenzen in der Stärke der sozialen Basis (AISB: 4 gegenüber AIPK: 1.6, vgl. Tabellen 4.2.1 und 4.3.1) — PGU/Ost ≠ PGUAVest. Auch hier habe ich versucht, die Unterschiede innerhalb der ostdeutschen SPD-Verbände zu berücksichtigen, beispielsweise zwischen Brandenburg (PGU: 3; S0: 0.44) und Berlin-Ost (PGU: 5.5; S0: 0.59), indem ich die Abweichungen aller Verbände um ∅SoSPD in einer dreistufigen ANOVA mit PGU < 3, 3–6, > 6 berechnet habe.Google Scholar
  42. 43.
    So verläuft der Zusammenhang zwischen Anzahl der in den Parlamenten vertretenen Parteien und der Mitgliederdichte der CDU nicht in die prognostizierte Richtung (vorhergesagt war positiv, siehe 4.2), ebenso wie zwischen dem Abstand einer Regierungspartei und der Mitgliederdichte für die SPD kein Zusammenhang besteht (vorhergesagt war, daß komfortabel führende Regierungsparteien nur noch vergleichsweise wenig Anstrengungen in Mitgliederwerbung unternehmen und daher mitgliederschwächer sein könnten als solche, die sich in hoch kompetitiven Auseinandersetzungen befinden, also eine negative Korrelation) Siehe Anhang Teil C.3, Tabelle C.3.1 und C.3.2.Google Scholar
  43. 44.
    Differenzen im Grad der innerparteilichen Kohäsion zwischen den Schwesterverbänden konnten dagegen nicht festgestellt werden, was die Überlegung, wonach Parteien unter intensiveren Konkurrenzbedingungen zu mehr Geschlossenheit neigen und umgekehrt (Hypothese 4.2.3), widerlegt hat. In den Untersuchungszeitraum fiel jedoch der Bundestagswahlkampf 1997/98, bei dem die SPD insgesamt eine größere Geschlossenheit zeigte als die CDU, worauf ich die beobachteten Differenzen zwischen den Konkurrenten zurückgeführt habe (s. 6.2). Das heißt, die gegenüber der SPD geringere innerparteiliche Geschlossenheit innerhalb der CDU ist eher das Ergebnis von spontanen innerparteilichen Auseinandersetzungen, wie z.B. der (nicht offen geführten) Kandidatendiskussion der Union im Bundestagswahlkampf, einer (Ost-West-)Debatte um sachpolitische Fragen (z.B. in der Frage der Bodenreform, der Abschaffung des Solidaritätszuschlags oder der Haltung gegenüber der PDS), und ist nicht auf unterschiedliche Umweltfaktoren (ΔIPK, ΔIPK*) oder die Struktur der Organisation zurückzuführen.Google Scholar
  44. 45.
    Zur Illustration seien hier die methodisch nicht einwandfreien Zusammenhänge zwischen wHA, IPK* (s. Anm. 47) und Mitgliederdichte genannt: Bei NSPD= 13 bestehen rwHA, IPK* = 0.79; rwHA, MDSPDLV = 0–91; multiple rwHA, IPK*/MDSPDLV = 0.93; adj. R2 wHA, IPK*/MDSPDLV = 0.84, die zwangsläufig, d.h. aufgrund der Disjunktion der Teilmengen „Ost“und „West“statistisch signifikant aber methodisch unsauber sind.Google Scholar
  45. 46.
    Da im Rahmen der von mir vorgenommenen Codierung alle Werte größer sind als 0.5 (siehe 6.1), beginnen die Werte auf der y-Achse für alle Abbildungen mit 0.5.Google Scholar
  46. 47.
    In dieser Darstellung nach IPK*, also der abgefragten Konkurrenzintensität, die gegenüber IPK den genaueren Wert darstellt. Außerdem konnten durch die Verwendung von IPK* die nieder-sächsischen CDU-Landesverbände einzeln hinzugezogen werden, was zur Absicherung der Aussage beiträgt.Google Scholar
  47. 48.
    Mit Hilfe des Organisationsindex S0 werde ich unten versuchen, den Zusammenhang zwischen Profilierung (bzw. Stärke) der Mitgliederorganisation und der Bedeutung einzelner zu bestimmen (s.Abb. 7.7.2 und 7.7.3).Google Scholar
  48. 49.
    in dieser Stichprobe betrug die Standardabweichung (s) für die P-Werte der CDU bei N= 12 s = 0.076, die Varianz (v) lag bei 0.0052. Im SPD-Sample lagen die Werte höher. Bei N = 13 betrug s = 0.09, v = 0.007.Google Scholar
  49. 50.
    Die Volatilität wurde nach dem Verfahren von Bartolini und Mair (1990: 20–2) für den Zeitraum der Untersuchung (1991–1997) anhand der Landtagswahlergebnisse berechnet, siehe auch 4.5.Google Scholar
  50. 51.
    Ein weiteres — methodisches — Problem kommt mit dem ökologischen Fehlschluß (s. 4.6, Anm. 31 und 32) hinzu. Selbst dann, wenn Wählerbefragungen eine bestimmte politische Orientierung in der Bevölkerung sichtbar werden lassen, kann daraus unmöglich das Verhalten einzelner abgeleitet werden. Um zu eindeutigen Aussagen zu den Partizipationsmustern von Parteimitgliedern sowie zu ihren Organisationsidealen zu gelangen, sind vertiefte, qualitative Forschungen notwendig, die — soweit durchgeführt — meines Wissens nach bisher jedoch keine Unterschiede in Ost-West-Perspektive nachweisen konnten.Google Scholar

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© Springer Fachmedien Wiesbaden 2000

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  • Karsten Grabow

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